Quels sont les types de Big Data?
Le Big Data englobe trois types de données : les données structurées, semi-structurées et non structurées. Chaque type comprend de nombreuses informations utiles que vous pouvez extraire afin de les utiliser dans différents projets. Les données structurées ont un format fixe et sont souvent numériques.
Quelles sont les technologies utilisées dans le Big Data?
Il existe donc plusieurs technologies Big Data répondant à ces besoins.
- Apache Hadoop.
- Les traitements de type batch.
- Les traitements en temps réel (streaming)
- Architecture Lambda.
- Les bases de données NoSQL.
- Les bases de données orientées colonne de type Cassandra et Hbase.
- Le Cloud Computing.
Que signifie le big data?
Le Big Data, également appelé « mégas données », « grosses données » ou encore « données massives », désigne un ensemble de données très volumineux difficile à travailler avec les outils classiques de gestion de base de données et de gestion de l’information. Le saviez-vous?*
Quel est le meilleur outil pour l’analyse du big data?
L’un des outils les plus connus pour l’analyse du Big Data est Apache Hadoop, un framework open source pour le stockage et le traitement de grands ensembles de données. Apache Spark est un autre outil qui fait de nombreux adeptes.
Pourquoi le concept du big data a évolué?
Par définition, le Big Data se compose de données variées, dont le volume augmente en permanence et à une vitesse toujours plus élevée. C’est pourquoi lorsque nous parlons du Big Data, nous parlons toujours de ses « grands V ». Et ils ne sont plus limités à trois, car le concept du Big Data a évolué.
Quelle est la méthode de traitement de big data?
Il existe comme traitement Big Data de type batch Map Reduce dans sa version Hadoop ou encore Apache Spark. C’est l’inverse des traitements de type batch. En effet, grâce à cette méthode, il n’est pas nécessaire d’attendre la fin de traitement des données pour accéder aux résultats.